您好，技术部！我有一个很关键的改进建议，这是没有任何一个量化平台注意的对策略改善极大的功能，还请重视！

这是关于参数优化的改进，我发现参数被优化好的策略，大概率是已经在这段时间赚了很多的了，那么使用这个优化好的参数的话，大概率会进入策略的收益的回撤期，换句话说就是买在策略的山顶，然后就会亏损一波后收益才会按照策略正常节奏起伏。同时参数又是会不断进行优化的，那么聚沙成塔，最终会有一个较大的亏损。至于为什么会买在策略山顶，是因为优化后的参数，它的节奏与行情有差错，那些恰好走在回撤期末也就是收益即将由亏转盈时的参数大概率会被一些即将迎来回撤期的参数比下去，于是那些底部参数就被常规筛选筛掉了，选择了前几名的

我的解决方案是：

A:给参数优化的筛选添加一个最近一定时间内，至少回撤收益值或收益率。

举个例子：经过观察，自己的策略的收益回撤期平均为28天，然后平均每波回撤值平均至少1000元，那么就设置筛选条件为最近28日，亏损不低于1000元。

B:给参数优化筛选添加，收益曲线距离最近一次收益高点时间不低于一定时间。

举个例子：经过观察策略收益回撤期平均为28天，那么设置筛选条件为上一次收益高峰在28日前。

B方案相比于A方案的优势在于：更加方便设置筛选，同时过拟合程度更低。

A方案优势：对资金曲线规律性强的效果更好，提高收益率。

B方案也更容易实现，就是最近一笔做单处于亏损且该笔订单已经持续了一定时间，这个持续时间就是B方案的筛选值了。或者可以有其他的方法实现。

同时也可以补充一下策略平均亏损期时间的各个情况，比如策略亏损期在14—28日的占比为5%，且平均最大亏损值为1000元，28-50日占比为30%，且平均最大亏损值为800元等，这样可以方便分析参数筛选的亏损期和至少亏损值大小。